IA para el control y la garantía de calidad en líneas de producción

Introducción a la IA en el Control de Calidad

• Visión general de la IA en los procesos de calidad de la fabricación
• Aplicaciones en inspección, detección de defectos y cumplimiento
• Ventajas y limitaciones de la garantía de calidad con IA

Recopilación y preparación de datos de calidad

• Tipos de datos utilizados en garantía de calidad (imágenes, sensores, registros de producción)
• Etiquetado de conjuntos de datos visuales con LabelImg
• Almacenamiento y estructura de datos para entrenar modelos

Introducción a la Visión por Computadora para Garantía de Calidad

• Básicos del procesamiento de imágenes con OpenCV
• Técnicas de preprocesamiento para imágenes industriales
• Extracción de características visuales para el análisis

Aprendizaje Automático para la Detección de Anomalías

• Entrenamiento de clasificadores simples para la detección de defectos
• Uso de redes neuronales convolucionales (CNN)
• Aprendizaje no supervisado para la identificación de anomalías

Predicción de Rendimientos con Modelos de IA

• Introducción a técnicas de regresión
• Construcción de modelos para predecir rendimientos de producción
• Evaluación y mejora de la precisión de las predicciones

Integración de la IA con Sistemas de Producción

• Opciones de despliegue para modelos de inspección
• IA en el borde (Edge AI) vs. análisis basado en la nube
• Automatización de alertas e informes de calidad

Estudio de Caso Práctico y Proyecto Final

• Desarrollo de un prototipo de inspección con IA de extremo a extremo
• Entrenamiento y pruebas con conjuntos de datos de garantía de calidad de muestra
• Presentación de una solución funcional de control de calidad con IA

Resumen y Próximos Pasos